Claude Opus 5.5

O modelo principal da Anthropic para projetos longos de código, revisão de código e trabalho intelectual, com janela de contexto de 1M de tokens

Sobre o Claude Opus 5.5

O Claude Opus 5.5 é o modelo principal da Anthropic para projetos longos de código, revisão de código e trabalho intelectual, lançado em 22 de setembro de 2026. Ele lê até 1 milhão de tokens de texto, código, imagens e arquivos em uma conversa, escreve até 128 mil tokens em uma resposta e pensa mais nos problemas difíceis do que nos simples

O Claude Opus 5.5 marca 66,4% no Terminal-Bench 4.0, à frente do GPT-⁠6 Astra, com 57,9%, e do Claude Fable 5.1, com 55,8%, e 1846 de Elo no GDPval-AA, um teste de trabalho real de 44 profissões. Ele audita e migra bases de código inteiras, encontra bugs entre arquivos e escreve respostas curtas e claras, com o ponto principal primeiro

Na Overchat AI, o Claude Opus 5.5 fica no mesmo chat que o GPT-⁠6, o Gemini, o Grok e o DeepSeek, então você pode conferir uma resposta com outro modelo sem abrir uma nova conversa

Desenvolvedor
Anthropic
Lançamento
22/09/2026
Janela de contexto
1M de tokens
Saída máxima
128.000 tokens
Entrada
Texto, imagens e arquivos
Saída
Texto
Raciocínio
Raciocínio adaptativo, sempre ativo
Intelligence Index
59, #3 de 54 modelos
Disponível em
Apps do Claude, Claude Code, API do Claude, Amazon Bedrock, Google Cloud, Microsoft Azure, Overchat AI
Modalidades
Intelligence Index?
59
Janela de contexto?
1M de tokens
Lançamento
22/09/2026

Claude Opus 5.5 e outros modelos

O Claude Opus 5.5 está em 3º lugar no Artificial Analysis Intelligence Index entre 54 modelos

Artificial Analysis Intelligence Index59#3 de 54 modelosMelhor que 94% de 54 modelos
  1. 65Claude Fable 5.2
  2. 60Gemini 4 Carbon
  3. 59Claude Opus 5.5
  4. 57GPT-6 Astra
  5. 55GPT-6.1 Sol
  6. 50Muse Wonder Full
  7. 46Kimi K3.1 Pro
  8. 44Muse Wonder
  9. 35Grok 4.7
  10. 33DeepSeek V4.1 Flash
  • #2de 136 modelosSciCodeCódigo Python para computação científica66,9%
  • #3de 63 modelosAA-OmnisciencePerguntas de conhecimento respondidas corretamente65,5%
  • #3de 288 modelosCritPtProblemas de física de nível de pesquisa31,7%
  • #6de 292 modelosAA-LCRPerguntas que exigem raciocínio sobre documentos muito longos84,7%

Fonte: Artificial Analysis

Compare o Claude Opus 5.5

Claude Opus 5.5 vs Claude Fable 5.1

O Claude Opus 5.5 pontua mais que o Claude Fable 5.1 em 8 de 8 benchmarks. A maior vantagem é no Terminal-Bench 4.0: 66.4% contra 55.8%

Benchmarks vencidos
Claude Opus 5.5: 8
Claude Fable 5.1: 0
Pontuação média
Claude Opus 5.5: 64.5%
Claude Fable 5.1: 59.6%
Claude Fable 5.1 à frenteClaude Opus 5.5 à frente
  • Terminal-Bench 4.0+10.6
  • AutomationBench+8.6
  • Terminal-Bench-Science 0.1+6.1
  • CursorBench 4.0+6.0
  • FrontierCode v1.1+4.1
  • Humanity's Last Exam+2.1
  • OSWorld 2.1+1.1
  • Chartography+0.6

Claude Opus 5.5 vs GPT-6 Astra

O Claude Opus 5.5 pontua mais que o GPT-⁠6 Astra em 3 de 5 benchmarks. A maior vantagem é no Humanity's Last Exam: 67.7% contra 57.2%. O GPT-⁠6 Astra está à frente no Terminal-Bench-Science 0.1: 64.6% contra 58.7%. O Claude Opus 5.5 escreve 88 tokens por segundo, o GPT-⁠6 Astra escreve 48

Benchmarks vencidos
Claude Opus 5.5: 3
GPT-6 Astra: 2
Pontuação média
Claude Opus 5.5: 57.4%
GPT-6 Astra: 54.9%
Velocidade de saída, tokens/s
Claude Opus 5.5: 88
GPT-6 Astra: 48
Tempo até o primeiro token, s (escala logarítmica)
Claude Opus 5.5: 1.9
GPT-6 Astra: 3.2
GPT-6 Astra à frenteClaude Opus 5.5 à frente
  • Humanity's Last Exam+10.5
  • Terminal-Bench 4.0+8.5
  • FrontierCode v1.1+1.1
  • AutomationBench−1.4
  • Terminal-Bench-Science 0.1−5.9
  • CursorBench 4.0—
  • OSWorld 2.1—
  • Chartography—

Melhor modelo por caso de uso

Pontuação média do Claude Opus 5.5 e de 2 outros modelos por caso de uso

  • Código

    ?
    Média de 3 testes
    1. 1Claude Opus 5.559.8%
    2. 2GPT-6 Astra58.6%
    3. 3Claude Fable 5.152.9%
  • Agentes

    ?
    AutomationBench
    1. 1GPT-6 Astra41.4%
    2. 2Claude Opus 5.540.0%
    3. 3Claude Fable 5.131.4%
  • Trabalho intelectual

    ?
    Humanity's Last Exam
    1. 1Claude Opus 5.567.7%
    2. 2Claude Fable 5.165.6%
    3. 3GPT-6 Astra57.2%

Benchmarks do Claude Opus 5.5

Compare o Claude Opus 5.5 com Claude Fable 5.1 e GPT-⁠6 Astra em 9 benchmarks que medem código, agentes e trabalho intelectual

Ordem

Código

  • Terminal-Bench 4.0?Claude Opus 5.566.4%Claude Fable 5.155.8%GPT-6 Astra57.9%66.4%+8.5
  • FrontierCode v1.1?Claude Opus 5.554.4%Claude Fable 5.150.3%GPT-6 Astra53.3%54.4%+1.1
  • CursorBench 4.0?Claude Opus 5.557.8%Claude Fable 5.151.8%GPT-6 Astra—57.8%+6.0
  • Terminal-Bench-Science 0.1?Claude Opus 5.558.7%Claude Fable 5.152.6%GPT-6 Astra64.6%58.7%−5.9

Agentes

  • OSWorld 2.1?Claude Opus 5.581.8%Claude Fable 5.180.7%GPT-6 Astra—81.8%+1.1
  • AutomationBench?Claude Opus 5.540.0%Claude Fable 5.131.4%GPT-6 Astra41.4%40.0%−1.4

Trabalho intelectual

  • GDPval-AA v2.1?Claude Opus 5.51846.0%Claude Fable 5.11735.0%GPT-6 Astra1542.0%1846.0%+111.0
  • Humanity's Last Exam?Claude Opus 5.567.7%Claude Fable 5.165.6%GPT-6 Astra57.2%67.7%+2.1
  • Chartography?Claude Opus 5.589.0%Claude Fable 5.188.4%GPT-6 Astra—89.0%+0.6

Fontes: Anthropic, apresentação do Claude Opus 5.5 (22/09/2026), Artificial Analysis, Claude Opus 5.5

Velocidade do Claude Opus 5.5

A velocidade de saída é a rapidez com que o modelo escreve (tokens por segundo, quanto maior, melhor). O tempo até o primeiro token é quanto você espera até a resposta começar (quanto menor, melhor)

Velocidade de saída e tempo até o primeiro token de 35 modelos

?Percentil
Tempo até o primeiro token, s (escala logarítmica)
Velocidade de saída, tokens/s (escala logarítmica)
Velocidade de saída e tempo até o primeiro token de 35 modelos
ModelosVelocidade de saída, tokens/s (escala logarítmica)Tempo até o primeiro token, s (escala logarítmica)
GPT-6 Luna1432.4
GPT-6.1 Terra754.3
GPT-6.1 Sol582.9
GPT-6 Astra483.2
Claude Opus 5.5881.9
Claude Opus 5542.6
Claude Opus 4.8591.3
Claude Fable 5.2842.3
Claude Sonnet 5.51021
Claude 5 Sonnet21510.5
Claude Sonnet 4.622010.8
Claude Haiku 5.51672.1
Gemini 4 Carbon16929.5
Gemini 4 Argon916
Gemini 3.8 Flash2037.5
Gemini 3 Pro27011.2
Grok 4.7818.9
Grok 4.629032
Qwen 3.8 Max8130.6
DeepSeek V4 Pro1441.1
DeepSeek V4.1 Flash4222.2
Mistral Large 42268.6
Hy421437.7
ERNIE 5.5 Flash4052.7
Muse Wonder9808.7
Muse Spark11296.2
Kimi K3.1 Pro3407.4
Kimi K33385.9
GLM 5.31971.2
Flint19412.3
Llama 4810.7
Claude 4.5 Haiku1620.9
MiniMax M31694.5
MiniMax M3.1 Flash6567.2
Kimi K2.7 Code4553.6

Teste de digitação

Todos os modelos escrevem a mesma resposta. O teste espera o tempo do modelo até o primeiro token, depois imprime o texto na velocidade de saída do modelo e mostra o tempo total

Tamanho da resposta
  • Claude Opus 5.588 tokens/s1.9 s até o primeiro token
  • GPT-6 Astra48 tokens/s3.2 s até o primeiro token

Fonte: Overchat AI, 2026-11-11

Veja como o Claude Opus 5.5 responde

Exemplos de respostas do Claude Opus 5.5 a 3 prompts: Encontrar um bug, Resumir uma conversa e Conferir os números. Cada resposta é a saída do modelo, sem edições

Esta função deveria retornar o uso total de um mês de cobrança, mas os clientes dizem que o último dia do mês nunca é cobrado. Encontre o bug, explique em duas frases e me dê o código corrigido. ```python from datetime import datetime, timedelta def month_bounds(year, month): start = datetime(year, month, 1) nxt = datetime(year + month // 12, month % 12 + 1, 1) return start, nxt - timedelta(days=1) def monthly_usage(events, year, month): start, end = month_bounds(year, month) return sum(e.amount for e in events if start <= e.ts <= end) ```

Claude Opus 5.5

Bug: month_bounds retorna como fim do mês nxt - timedelta(days=1), que é o último dia às 00:00:00, e não o fim desse dia. Como o filtro usa e.ts <= end, qualquer evento do último dia ocorrido depois da meia-noite (ou seja, quase todos) fica de fora.

Correção: use um intervalo semiaberto [início do mês, início do mês seguinte), que não depende de horário nem de precisão de microssegundos:

python
from datetime import datetime

def month_bounds(year, month):
    start = datetime(year, month, 1)
    nxt = datetime(year + month // 12, month % 12 + 1, 1)
    return start, nxt  # fim exclusivo: início do mês seguinte

def monthly_usage(events, year, month):
    start, end = month_bounds(year, month)
    return sum(e.amount for e in events if start <= e.ts < end)

O cálculo de nxt já estava correto, inclusive na virada de dezembro para janeiro. O único problema era o limite final inclusivo à meia-noite.

Resuma esta conversa do Slack para o meu gestor em três tópicos curtos: o problema, o que já foi resolvido e o que falta. Lena: A página de checkout quebrou para usuários do Safari depois do lançamento de terça. Cerca de 12% dos pedidos falharam por dois dias. Omar: A causa é uma atualização da biblioteca de seletor de datas. Reverti hoje de manhã e o checkout no Safari voltou a funcionar. Lena: O suporte tem 340 chamados sobre pagamentos com falha. Dá para estornar as cobranças extras? Mei: O financeiro confirmou que 58 clientes foram cobrados duas vezes. Os estornos saem hoje. Omar: Vou incluir o Safari nos testes de lançamento para isso não acontecer de novo. Fica pronto até sexta. Lena: Vou mandar um cupom de 10% por e-mail para os clientes afetados assim que os estornos caírem.

Claude Opus 5.5
  • Problema: Após o lançamento de terça, uma atualização da biblioteca de seletor de datas quebrou o checkout no Safari. Cerca de 12% dos pedidos falharam durante dois dias, gerando 340 chamados no suporte, e 58 clientes foram cobrados em duplicidade.
  • Resolvido: Omar reverteu a atualização hoje de manhã e o checkout no Safari voltou a funcionar.
  • Pendente: Os estornos dos 58 clientes saem hoje (Mei/financeiro). Depois disso, Lena enviará um cupom de 10% aos clientes afetados. Até sexta, Omar incluirá o Safari nos testes de lançamento para evitar que o problema se repita.

Nossa startup tem R$ 5,5 milhões em caixa, receita mensal de R$ 200 mil crescendo 8% ao mês e custos mensais fixos de R$ 600 mil. Em que mês atingimos o ponto de equilíbrio e o dinheiro acaba antes disso? Mostre a conta em uma tabela curta.

Claude Opus 5.5

Ponto de equilíbrio: mês 16, sem o caixa acabar

Premissas: receita de R$ 200 mil no mês 1, crescendo 8% ao mês. Custos fixos de R$ 600 mil por mês. Valores em R$ mil.

Mês Receita Custos Resultado do mês Caixa no fim do mês
1 200,0 600 −400,0 5.100,0
2 216,0 600 −384,0 4.716,0
3 233,3 600 −366,7 4.349,3
6 293,9 600 −306,1 3.367,2
9 370,2 600 −229,8 2.597,5
12 466,3 600 −133,7 2.095,4
13 503,6 600 −96,4 1.999,1
14 543,9 600 −56,1 1.943,0
15 587,4 600 −12,6 1.930,4 (mínimo)
16 634,4 600 +34,4 1.964,9

Como chegar ao mês

  • A receita precisa triplicar, de 200 para 600. Isso exige 1,08ⁿ ≥ 3, ou seja, n ≥ ln 3 / ln 1,08 ≈ 14,3 períodos de crescimento.
  • Arredondando para cima, são 15 períodos de crescimento. Como o mês 1 já tem receita de 200, o equilíbrio cai no mês 16.

Queima total até o equilíbrio

  • Custos dos meses 1 a 15: 15 × 600 = R$ 9.000 mil
  • Receitas dos meses 1 a 15: 200 × (1,08¹⁵ − 1) / 0,08 ≈ R$ 5.430 mil
  • Queima acumulada: ≈ R$ 3,57 milhões

Conclusão

  • O ponto de equilíbrio ocorre no mês 16.
  • O dinheiro não acaba antes. O caixa chega ao mínimo de cerca de R$ 1,93 milhão no mês 15 e volta a subir a partir do mês 16.

Sensibilidade:

  • Se o crescimento cair para cerca de 5% ao mês, o equilíbrio passa para o mês 24 e o caixa fica perto de zero.
  • Se os custos também crescerem, o cenário piora rapidamente. Vale monitorar esses dois fatores.

Mais prompts para testar com o Claude Opus 5.5

Em que o Claude Opus 5.5 se destaca

  • Projetos longos de código

    O Claude Opus 5.5 assume migrações, auditorias e refatorações que atravessam uma base de código inteira e continua até os testes passarem. Ele marca 66,4% no Terminal-Bench 4.0 e 57,8% no CursorBench 4.0, à frente do Claude Fable 5.1 e do Opus 5

  • Revisão de código e correção de bugs

    Cole um diff ou anexe um arquivo, e o Opus 5.5 aponta a linha que quebra, explica o motivo em palavras simples e escreve a correção. Ele vai além da primeira causa plausível e confere como as partes do código se encaixam

  • Relatórios, modelos e análises

    Dê ao Opus 5.5 anotações, números e documentos, e ele devolve um relatório, um modelo financeiro ou o roteiro de uma apresentação. Ele marca 1846 de Elo no GDPval-AA, à frente do Claude Fable 5.1, com 1735, e do GPT-⁠6 Astra, com 1542

  • Resumos claros

    O Opus 5.5 escreve respostas curtas, com o ponto mais importante primeiro e sem jargão, então uma conversa longa, uma reunião ou um relatório vira um resumo que o seu gestor lê em um minuto

Como usar o Claude Opus 5.5 na Overchat AI

Use o chat do topo desta página ou o app da Overchat AI na web, no iOS ou no Android

  1. O menu Modelos com o Claude Opus 5.5 selecionado
    01

    Escolha o Claude Opus 5.5

    Ele já vem selecionado no chat desta página. No app da Overchat AI, abra a lista de modelos ao lado do campo de mensagem e selecione o Claude Opus 5.5

  2. Campo de mensagem com um arquivo anexado e um pedido
    02

    Anexe seu código ou um arquivo

    Adicione código, um documento, uma planilha ou um print e escreva o que você precisa: o resultado, o formato e o que deve continuar igual

  3. A resposta do Claude Opus 5.5 e a próxima pergunta
    03

    Continue no mesmo chat

    Faça outra pergunta, peça testes ou uma versão mais curta, ou troque de modelo sem perder a conversa

Por que usar o Claude Opus 5.5 na Overchat AI

Uma conta para chat, imagens e vídeo, em todos os dispositivos

O Superchat escolhido no lugar do Claude Opus 5.5: um pedido feito pelo Claude Opus 5.5 (o roteiro) e pelo Nano Banana 2.1 (o pôster)

Agente de IA Superchat

O Superchat Agent envia sua mensagem automaticamente para o modelo mais adequado à tarefa. Ele gera imagens e vídeos, usa as ferramentas de IA da Overchat AI e aprende com suas interações para melhorar com o tempo

Campo de mensagem com um PDF, uma planilha e um print de dashboard anexados, o Claude Opus 5.5 selecionado e uma mensagem de voz sendo gravada

Converse com imagens e arquivos

Envie PDFs, planilhas, código e prints e pergunte ao Claude Opus 5.5 sobre eles. Você também pode ditar a mensagem em vez de digitar

Uma imagem feita com o Nano Banana 2.1 e um vídeo de surfe feito com o Seedance 2.5

Vá além do texto

Gere imagens com Nano Banana e GPT Image e vídeos com Seedance e Kling na mesma conta, com os mesmos créditos do chat

A Overchat AI na web e no iPhone, e a tela do Superchat no app para iPhone

Na web e no iPhone

Comece um chat no notebook e termine no celular. O app da Overchat AI tem os mesmos modelos, e seus chats ficam em uma única conta em todos os dispositivos

Baixar na App Store

Modelos Claude na Overchat AI

Compare 9 modelos Claude na Overchat AI por velocidade de saída, tempo até o primeiro token e preço de uma mensagem

Modelos
Velocidade de saída, tokens/s
Primeiro token, s
Créditos por mensagem?
Claude Opus 5.5Esta página
88
1.9
110
54
2.6
110
59
1.3
110
84
2.3
220
Claude Sonnet 5.5
102
1.0
4
215
10.5
4
Claude Sonnet 4.6
220
10.8
2
Claude Haiku 5.5
167
2.1
2
Claude 4.5 Haiku
162
0.9
2

Fonte: Overchat AI, 2026-11-11

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Perguntas frequentes sobre o Claude Opus 5.5

Se tiver qualquer dúvida,
fale com a gente em hello@overchat.ai

O Claude Opus 5.5 é o modelo principal da Anthropic para código, agentes e trabalho intelectual, lançado em 22 de setembro de 2026. É o primeiro modelo da família Claude 5.5. Ele lê até 1 milhão de tokens de texto, código, imagens e arquivos e escreve até 128 mil tokens em uma resposta

Sim, em todos os testes em que os dois foram avaliados: 66,4% no Terminal-Bench 4.0 contra 52,3% do Opus 5, 1846 de Elo no GDPval-AA contra 1708 e 58,7% no Terminal-Bench-Science contra 29,0%. O Opus 5.5 também escreve mais de 30% mais rápido que o Opus 5 e conclui a mesma tarefa em menos passos

Em código e trabalho intelectual, sim: o Opus 5.5 marca 66,4% no Terminal-Bench 4.0 contra 57,9% do GPT-⁠6 Astra e 1846 de Elo no GDPval-AA contra 1542. O GPT-⁠6 Astra fica à frente em tarefas científicas, com 64,6% no Terminal-Bench-Science contra 58,7%, e um pouco à frente no AutomationBench, com 41,4% contra 40,0%

O Opus 5.5 é o modelo mais forte: ele marca 59 no Artificial Analysis Intelligence Index contra 55 do Sonnet 5.5, com a maior vantagem em perguntas de especialistas e tarefas científicas. O Sonnet 5.5 responde mais rápido e custa menos créditos na Overchat AI, então serve para perguntas do dia a dia, e o Opus 5.5, para projetos longos de código e análises difíceis

Sim. O Opus 5.5 lê texto, imagens e arquivos como PDFs, planilhas e código e responde em texto. Ele marca 89,0% no Chartography, um teste de perguntas sobre gráficos. Ele não cria imagens: para isso, troque para o Nano Banana 2.1 ou o GPT Image 2.6 no mesmo chat

Sim. O Opus 5.5 funciona nos apps do Claude, no Claude Code e na API do Claude, além do Amazon Bedrock, do Google Cloud e do Microsoft Azure. Na Overchat AI você conversa com ele na web e nos apps para iOS e Android

O Claude Opus 5.5 lê até 1 milhão de tokens em uma conversa, cerca de 750 mil palavras, e escreve até 128 mil tokens em uma resposta

Escreva sua mensagem no chat do topo desta página, anexe um arquivo se precisar e toque em Enviar. Depois de fazer login, o Claude Opus 5.5 responde no chat da Overchat AI, onde você pode continuar a conversa na web, no iOS ou no Android e trocar de modelo a qualquer momento